Kulis Arkası: ChatGPT Nasıl Çalışır? (Jargon Yok, Sadece Gerçekler)

Eğer bir e-posta yazmak, bir mesajı çevirmek veya bir raporu özetlemek için AI kullandıysanız, ChatGPT ile karşılaşmışsınızdır. Bu kılavuz, nasıl çalıştığını sade bir dille açıklar. Büyü yok. Hype yok. Sadece mekanik: modelin nasıl eğitildiği, kelimelerinizi nasıl bir yanıta dönüştürdüğü, bazen neden hata yaptığı ve daha iyi sonuçlar elde etmek için nasıl davranmanız gerektiği. Bu makale boyunca, bugün deneyebileceğiniz pratik örnekler ve sizi sorundan uzak tutacak basit kurallar göstereceğiz. Nerede ChatGPT kelimesini kullanırsak, uygulamada veya bir API aracılığıyla kullandığınız ürünü güçlendiren çağdaş, transformer tabanlı dil model ailesini kastediyoruz.

ChatGPT'yi İşleten Nedir

Sistemi devasa bir desen tanıyıcı olarak düşünün. Açıklamanızı okur, onu token adı verilen küçük parçalara böler ve hangi şeyin gelmesi gerektiğini tahmin eder. Bunu tekrar tekrar, adım adım yaparak tam bir yanıt oluşturur. Arka planda, milyarlarca parametreye sahip derin bir sinir ağı, tüm olasılıkları değerlendirir ve olası bir dizi seçer. Burada 'zeka' sadece çok hızlı desen tahmininden ibarettir ve eğitimden öğrenilmiştir. İnsanlar ChatGPT'nin sizi 'anladığını' söylediklerinde, bunun anlamı, öğrenilmiş desenlerin kelimelerinizle yeterince örtüşmesidir ve bu da faydalı bir metin üretir. Kod, tablolar ve markdown üzerinde aynı mekanizma çalıştığı için, ChatGPT'ye SQL yazmasını, CSV dosyalarını temizlemesini veya bir JSON şeması taslağı çizmesini isteyebilirsiniz, tıpkı bir şiir ya da plan yazması kadar kolay.

Sade İngilizce Özet

Detaylara girmeden önce, işte kısa versiyon. Modern AI modelleri, büyük hacimli metinler ve diğer veriler üzerinde eğitilir. Ön eğitim sırasında, model dizideki bir sonraki token'ı tahmin etmeyi öğrenir. İnce ayar sırasında, daha yardımcı, dürüst ve güvenli olması için yönlendirilir. Çalışma zamanında, sorunuz bir tokenlaştırıcıdan geçer, transformer ağı üzerinden akar ve token olarak çıkar, bunlar tekrar kelimelere dönüştürülür. Geri kalan her şey - araçlar, görüntüler, ses ve gezinme - bu temel döngünün üzerine katmanlanır. Sadece bir şeyi hatırlayacaksanız, şunu hatırlayın: tüm yapı ardışık olarak hızlı bir şekilde 'bir token tahmin et, sonra bir sonraki' tahmin döngüsüdür.

Eğitim 101: Veri, Tokenlar ve Desenler

Veri kaynakları. Model, izinli veriler, insan eğitmenler tarafından oluşturulan veriler ve halka açık içerik karışımından öğrenir. Amaç sayfaları ezberlemek değil, birçok stil ve alan boyunca istatistiksel desenler öğrenmektir.

Tokenlar. Bilgisayarlar kelimeleri bizim gördüğümüz şekilde 'görmez'. Kısa karakter dizileri olan tokenlar kullanır. 'Elma', 'elmalar' ve 'elmacık' örtüşen token desenleri ile eşleşir. Model, harfleri veya tam kelimeleri değil tokenları tahmin eder. Bu nedenle bazen tuhaf biçimler üretir: matematik tokenlar üzerinde çalışır.

Ölçek. Eğitim, özel donanımlarda devasa yığınlar kullanır. Daha fazla veri ve hesaplama, modelin daha geniş desenleri (dil bilgisi, gerçekler, yazım stilleri, kod yapılarını) yakalamasını sağlar. Ancak yalnızca ölçek kaliteyi garanti etmez; verilerin nasıl derlendiği ve eğitimin nasıl şekillendirildiği en az ham boyut kadar önemlidir.

Genelleme. Ana sonuç genellemedir. Model milyonlarca örnekten öğrenir, sonra bu desenleri yepyeni istemlere uygular. Özel bir veritabanına bağlanmadığınız sürece 'arıp bulamaz' ve sağladığınız sürede ya da entegre araçlar yoluyla kullanıcıların kişisel anılarına sahip değildir.

Güvenlik. Modelin etrafına, zararlı istemlerin reddedildiği ve hassas konuların dikkatle ele alındığı içerik filtreleri ve güvenlik politikaları katmanlanır.

Transformerlar, Basitçe Açıklanmıştır

Bir transformer, temel mimaridir. Önceki ağlar metni soldan sağa okurdu. Transformerlar her şeyi paralel olarak okur ve kendine dikkat tokenların birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu ölçer. Bir cümlenin sonundaki bir kelime başındaki bir kelimeye bağlıysa, dikkat modelin bu uzun mesafeli bağlantıyı takip etmesine yardımcı olur. Dikkat ve ileri beslemeli blokların bir araya gelmesi, modelin uzun istemleri, kodları ve karışık stilleri şaşırtıcı akıcılıkla ele almasını sağlayan daha zengin temsiller oluşturur. Model tüm diziyi bir kezde gördüğünde, isteminizin uzakta bulunan kısımlarından ipuçlarını birleştirebilir; bu yüzden daha uzun bağlam pencereleri çok kullanışlıdır. Yığının sonunda, model her olası bir sonraki token için bir puan çıktısı verir. Yumuşakmax fonksiyonu bu puanları olasılıklara dönüştürür. Dekoder, ayarlarınıza göre bir token örnekler.

Ön Eğitimden İnce Ayara

Ön Eğitim. Temel model bir beceri öğrenir: bir sonraki tokenı tahmin et. "Paris, başkentidir" ifadesi verildiğinde en iyi bir sonraki token genellikle "Fransa" olur. Bu modelin coğrafyayı bir kişi gibi 'bildiği' anlamına gelmez; gerçeğe uyan güçlü bir istatistiksel deseni öğrenmiştir.

Denetimli ince ayar. Eğitmenler, modele yüksek kaliteli yanıtlarla örnek istemler besler. Bu ton, format ve görev yürütmeyi öğretir (bir e-posta yazın, bir plan taslağı oluşturun, kodu dönüştürün).

İnsan geri bildirimlerinden elde edilen pekiştirme öğrenimi (RLHF). İnsanlar aynı istem için birden fazla model cevabını karşılaştırır. Bir ödül modeli hangi cevabın daha iyi olduğunu öğrenir. Temel model daha iyi yanıtlar üretmek için optimize edilir — nazik, konuya uygun ve daha az riskli. Zararlı çıktıları azaltmak için güvenlik kuralları da eklenir.

Araç kullanımı. Dil omurgasının üstünde, bazı versiyonlar araçları çağırabilir: web araması, kod yorumlayıcıları, görsel analizörler veya özel API'ler. Model, isteminize ve sistem ayarlarınıza göre bir aracı ne zaman çağıracağını belirler, sonucu okur ve yanıtı sürdürür. Araçları, ekstra duyular ve eller olarak düşünün, beynin kendisi parçası değil.

Akıl Yürütme ve Çok Adımlı Çalışma

Büyük modeller yüzey cevaplarında iyidir. Zor problemler kasıtlı adımlar gerektirir. Dikkatli isteme ile model plan yapabilir: görevi özetleyin, adımların sırasını çözün ve sonuçları kontrol edin. Bu yapılandırılmış akıl yürütmeolarak adlandırılır. Hız için güvenilirliğin ticaretini yaptığı için karmaşık görevler daha yavaş çalışabilir veya daha fazla hesaplama kullanabilir. En iyi istemler adımları açık hale getirir: "Varsayımları listeleyin, sayıları hesaplayın, sonra seçimi açıklayın." Diğer bir yol örnekler vermektir ('az sayıda atışlı istem'), modelin iyi bir çözümün nasıl göründüğünü göstermeden önce kendi isteğiniz için nasıl görüneceğini göstermek için. Doğru kısıtlamalarla, model gereksinimleri kontrol listelerine çevirebilir, belirsiz istekleri test edilebilir adımlara dönüştürebilir ve takasları sade bir dille açıklayabilir.

Çok Modlu Girdiler

Birçok modern sistem görüntüleri, sesleri ve bazen videoları işleyebilir. Ana fikir aynı: her şey tokenlara (veya yerleşimlere) dönüştürülür, transformerdan geçirilir ve kelimelere, etiketlere veya sayılara geri dönüştürülür. Bu modelin bir görüntüyü açıklamasının, bir grafiği okumasının veya alt metin oluşturmasının yoludur. Ses modları, girişte konuşmadan metin dönüştürmesi ve çıkışta metinden konuşmaya dönüştürmeyle eklenir. Görsellerle veya seslerle uğraştığında bile, nihai çıktı hala dil modelinin bir sonraki tokenı tahmin etmesiyle üretilir. Arayüz tutarlı olduğu için, ChatGPT'ye bir diyagramı anlatmasını, slayt içeriğinizin taslağını yazmasını ve ardından konuşmacı notlarını yazmasını isteyebilirsiniz.

Sınırlar ve Hata Modları

Halüsinasyonlar. Model bazen doğru gibi görünen ama olmayan şeyler söyler. Yalan söylemiyordur; olası metni tahmin ediyordur. Riski azaltmak için kaynakları sormasını, hesap makinesiyle kontrol etmesini veya bir aracı çağırmasını isteyin.

Bayatlama. Modelin yerleşik bilgisi bir kesilme noktasına sahiptir. Gezinip bağlanmış veri kullanabilir; ancak bu özellik etkin değilse, geçen haftanın haberlerini bilmez.

Belirsizlik. İsteminiz belirsizse, belirsiz bir yanıt alırsınız. Bağlam, kısıtlamalar ve örnekler verin. Amacı, kitleyi, formatı ve sınırları belirtin.

Matematik ve birimler. Ham modeller aritmetik veya birim dönüştürmelerinde kayabilir. Adım adım hesaplamalar yapmasını veya bir hesap makinesi aracını etkinleştirmesini isteyin.

Önyargı. Eğitim verileri, dünyayı ve onun önyargılarını yansıtır. Güvenlik sistemleri zararı azaltmayı hedefler ancak mükemmel değildir. Yüksek riskli alanlarda (tıbbi, hukuki, finansal), çıktıları kalifiye kişiler tarafından gözden geçirilmesi gereken taslaklar olarak ele alın.

ChatGPT Hataları Nerelerde Yapıyor

İşte daha güvenli sonuçlar için hızlı bir kontrol listesi:

• Gerçekler önemli olduğunda kaynakları sorun.

• Hesaplamalar için adımları ve sonuçları sorun.

• Politikalar veya yasalar için, tam geçişler isteyin ve doğrulamaya karar verin.

• Kodlama için, birim testleri ve kod kontrolü çalıştırın.

• Yaratıcı çalışmalar için stil kılavuzları ve örnekler verin.

• Bağlanmış araçlar kullanılırken, araç ne verdiğini onaylayın ve sonra harekete geçin.

• İstemleri kısa, belirli ve test edilebilir tutun.

İstem Kılavuzu (Genç Dostu Sürüm)

1. Rol ve amacı belirleyin. "Bir İK koordinatörüsünüz. 200 kelimelik bir vardiya değişim politikası taslağı hazırlayın."

2. Bağlam sağlayın. "Ekiplerimiz 7/24 çalışır. Fazla mesailer önceden onaylanmalıdır. Madde işaretlerini kullan."

3. Kısıtlamaları listeleyin. "Hukuki tavsiye vermekten kaçının. Tarafsız bir ton kullanın. Kısa bir uyarı ekleyin."

4. Yapı isteyin. "Bir H2 başlık, maddeler ve kapanış ipucu verin."

5. Kontrol isteyin. "Eksik bilgileri ve karşıt varsayımları sonda listeleyin."

6. Yineleyin. Geri bildirimi yapıştırın ve sıfırdan başlamak yerine bir revizyon isteyin.

7. Örnekler kullanın. Bir iyi cevap ve bir kötü cevap gösterin, böylece model zevkinizi öğrensin.

8. Kapsam kaymasını önleyin. Yanıt konudan saparsa, "Sadece X'e odaklan" diyerek yeniden ayarlamasını sağlayın.

9. Alternatifler isteyin. İki veya üç versiyon, en iyi satırı veya yerleşimi seçmenize yardımcı olur.

10. Bir kütüphane tutun. En iyi istemlerinizi kaydedin ve şablon olarak yeniden kullanın.

Çıktıyı Değiştiren Ayarlar

Sıcaklık. Daha yüksek değerler çeşitlilik katarken, daha düşük değerler daha güvenli ve öngörülebilir kelimelere bağlı kalır. Çoğu iş metni için, düşük ila orta düzeyde tutun.
Üst-p (çekirdek örnekleme). Toplam olasılıkları bir eşiğe ulaşana kadar en olası tokenlarla seçimleri sınırlandırır.
Maksimum tokenlar. Yanıtın uzunluğunu sınırlar. Yanıtlar cümlenin ortasında durursa, bu sınırı artırın.
Sistem istemleri. Asistanın rolünü tanımlayan kısa, gizli bir talimat. İyi sistem istemleri, kullanıcı bir şey yazmadan önce sınırları ve stili belirler.
Durdurma dizileri. Modelin üretimini durdurmasını söyleyen dizeler — işaretçiden önceki kısmı istediğinizde kullanışlıdır.
Tohum. Mevcut olduğunda, sabit bir tohum numarası testler için sonuçları daha tekrarlanabilir yapar.

Örnek: İstemden Yanıta

1. Bir istem yazıyorsunuz. Örnek: "Bir zaman saati ne yapar açıklayan üç madde yazınız."

2. Metin çözümleniyor.

3. Transformer tüm tokenları okur, ilişkileri tartmak için dikkati kullanır ve bir sonraki tokenı tahmin eder.

4. Dekoder ayarlarınıza göre bir token örnekler.

5. 3. ve 4. adımlar, bir durdurma sembolü veya uzunluk limiti gelene kadar tekrar eder.

6. Tokenlar metne geri dönüştürülür. Yanıtı görürsünüz.

Araç kullanımı izinliyse, model ortasında bir araç çağrısı yapabilir (örneğin, bir hesap makinesi). Araç bir sonuç döndürür, model bunu daha fazla token olarak okur ve ardından yanıta devam eder. Geri alma etkinse, sistem belgelerinizden bölümleri çekebilir, bunları ekstra bağlam olarak modele verebilir ve o bağlamı kullanarak bir yanıt vermesini isteyebilir. Bu yaklaşıma genellikle geri alma artırılmış üretme (RAG) denir.

RAG: Kendi Bilginizi Getirin

RAG içeriğinizi modele yeniden eğitmeden bağlar. Adımlar basittir:

1. Belgelerinizi küçük bölümlere ayırın.

2. Her bölüm için gömme (vektör) oluşturun ve bunları bir veritabanına kaydedin.

3. Bir kullanıcı bir soru sorduğunda, soruyu gömün ve en benzer bölümleri alın.

4. Modele ekstra bağlam olarak o bölümleri soru ile birlikte sağlayın.

5. Bölümleri kaynak göstererek yanıt vermesini isteyin.

Bu, cevapların verilerinize bağlı kalmasını sağlar. İşte RAG kullanıyorsanız, kalite kontrolleri ekleyin: yakın tarihleri filtreleyin, neredeyse aynı parçaları tekrarlamayın ve kaynakları göstererek doğrulayıcıların kontroller yapmasını sağlayın. Ayrıca ChatGPT'nin detayları uydurma ihtimalini de azaltır çünkü verilen bağlama bağlı kalması istenir.

İnce Ayar: Bir Stil Öğretmek

İnce ayar, temel bir modelin tonunuzu ve formatlarınızı tercih etmesini sağlar. İstem ve istediğiniz çıktılar çiftleri toplarsınız. Veri kümelerini küçük, temiz ve tutarlı tutun. On harika örnek, bin dağınık olandan daha iyidir. Her sefer aynı yapı gerektiğinde kullanın (örneğin, uyum mektupları veya form doldurma). İnce ayar, tek başına modele özel bilgi vermez; gerçeklerin kesin olması gerektiğinde RAG veya API'lerle eşleştirin. Bir ince ayarlı modeli değerlendirirken ek maliyetin değerine değip değmediğinden emin olmak için güçlü bir yalnızca istem tabanlı temeline karşı karşılaştırın.

Efsaneler ve Gerçekler

Efsane: Model her seferinde webde gezinir. Gerçek: Gezi aracı açılmadıkça ve çağrılmadıkça bunu yapmaz.
Efsane: Yazdığınız her şeyi sonsuza kadar saklar. Gerçek: Saklama, ürün ayarlarına ve politikalara bağlıdır; birçok işletme planı eğitimi kullanımdan ayırır.
Efsane: Daha fazla parametre her zaman daha akıllı davranış anlamına gelir. Gerçek: Veri kalitesi, eğitim yöntemi ve hizalama genellikle daha önemlidir.
Efsane: Uzmanların yerini alabilir. Gerçek: Taslakları hızlandırır ve kontroller yapar, ancak kararlar için uzman incelemesi hala gereklidir.
Efsane: Sohbet çıktıları rastgeledir. Gerçek: Probabilistiktirler ve ayarlayabileceğiniz kontrolleri vardır (sıcaklık, üst-p, tohum).

Kurumsal Kontrol Listesi

• Onaylanmış kullanım durumları ve risk seviyelerini tanımlayın.

• Kırmızı çizgiler oluşturun (tıbbi tavsiye yok, hukuki kararlar yok, istemlerde kişisel tanıtıcı bilgi yok).

• Standart istemler ve stil kılavuzları sağlayın.

• Yüksek riskli görevleri, gerçekleri veya hesaplamaları doğrulayan araçlar aracılığıyla yönlendirin.

• Sonuçları izleyin ve geri bildirim toplayın.

• Ekipleri gizlilik, önyargı ve alıntı kuralları konusunda eğitin.

• Nihai kararlar için insanları sorumlu tutun.

Maliyet ve Performans Temelleri

Dil modelleri kelimelerle değil tokenlarla fiyatlandırılır. Tipik bir İngilizce kelime ~1.3 token'dır. Uzun istemler ve uzun yanıtlar daha pahalıya mal olur. Akış yanıtları daha hızlı görünür çünkü tokenlar çözümlendikçe gösterilir. Önbellekleme, benzer istemleri yeniden kullandığınızda maliyeti azaltabilir. Paketleme ve yapılandırılmış istemler, tekrarları azaltır. Yoğun kullanım için her iş akışını haritalayın: beklenen uzunluk, gerekli araçlar ve kabul edilebilir gecikme. Müşteri içeriği için ChatGPT'ye güveniyorsanız, oran sınırlarına geldiğinde sisteminizin zarif bir şekilde bozulmasını sağlamak için alternatifler oluşturun.

Değeri Ölçmek

Demoları kovalamayın. Sonuçları izleyin. İyi temel ölçümler:

• Görev başına kazanılan dakikalar (yazma, özetleme, formatlama).

• Öncesi ve sonrası hata oranı (kaçırılan adımlar, yanlış sayılar, kırık bağlantılar).

• Verim (işlenen biletler, üretilen taslaklar, oluşturulan testler).

• Kullanıcılar ve inceleyicilerden memnuniyet puanları.

• İnceleme sonrası yeniden işleme yüzdesi.

AI yardımıyla ve AI yardımı olmadan A/B testleri çalıştırın. Ölçerken sürümü, istemi ve ayarları sabit tutun. ChatGPT ilk taslaklar için kullanılıyorsa, incelemenin ne kadar sürdüğünü ve yayınlanabilir kaliteye ulaşmak için kaç düzenleme gerektiğini ölçün.

Operasyonlarda Yardımcı Olduğu Yerler

Destek. Mesajları ayıklayın, taslak yanıtlar oluşturun ve bilgi tabanı bağlantıları önerin. Ton ve zorlu durumlar için insan faktörünü göz önünde bulundurun.
HR. Politikaları kontrol listelerine dönüştürün, kuralları eğitim adımlarına çevirin ve duyuruları taslak halinde hazırlayın.
Çizelgeleme. Şablonlar oluşturun, kapsam kurallarını açıklayın ve vardiya isteklerini sade bir dille organize edin.
Finans. Satın alma notlarını kategorilere ayrılmış girişlere dönüştürün; net nedenler ve sonraki adımlarla varyans özetleri oluşturun.
Mühendislik. Testler yazın, API'leri açıklayın ve desenler için günlükleri inceleyin. Tüm bunlarda, ChatGPT karmaşık girdileri gözden geçirmeniz için daha temiz çıktılara çeviren hızlı bir asistan gibi çalışır.

Shifton Örnek Akışları

• Dağınık bir vardiya isteği dizisini isimler, tarihler ve nedenlerle yapılandırılmış bir tabloya dönüştürün.

• Ham zaman saati dışa aktarımlarını fazla mesai işaretleri ve onay notlarıyla birlikte bir özet haline getirin.

• Bir ekibe program değişiklikleri hakkında bir mesaj taslağı hazırlayın, ardından bunu bölgesel ekipler için çevirin.

• Bir yöneticinin katılım anormalliklerini gözden geçirmesi için kullanabileceği bir kontrol listesi isteyin.

• Yeni bir çizelgeleme kuralı için test senaryoları oluşturun—hafta sonu sınırı, fazla mesai tetikleyicileri ve devir teslim süreleri.

Bu akışlar, modelin yeniden biçimlendirme, özetleme ve basit kurallara uymada iyi olması nedeniyle çalışır. ChatGPT'den burada yardım istediğinizde, hedef format, kitle ve sınırlar konusunda açık olun.

Sorun Giderme Kılavuzu

Çok genel mi? Örnekler ekleyin ve moda sözcükleri yasaklayın. Sayılar, adımlar veya kod isteyin.
Çok uzun mu? Sıkı bir sınır belirleyin, ardından gerekirse genişletilmiş bir versiyon isteyin.
Noktayı kaçırdı mı? Görevi tek cümleyle yeniden ifade edin ve başarının nasıl göründüğünü listeleyin.
Yanlış bilgiler mi? Alıntılar isteyin veya doğru verileri istekte belirtin.
Hassas konu mu? Tarafsız bir özet isteyin ve kendi yargınızı ekleyin.
Takıldı mı? Modelden ilk paragrafı ve bir madde işaretli anahat yazmasını isteyin, ardından kendiniz devam edin.
Düzenlenmiş içerik mi? Bir insan denetçiyi döngüde tutun ve nihai kararları kaydedin.

Basit Terimlerle Yönetişim

Bir sayfalık bir politika yazın. Şunları ele alın: izin verilen kullanım durumları, yasaklanan konular, veri işleme, insan incelemesi ve soru sorma noktaları. Yeni kullanım durumları için hafif bir onay formu ekleyin. Kayıtları tutun. Politikayı her çeyrek yeniden gözden geçirin. Kuralları tüm şirkette açıklayın, böylece kimse onları zor yoldan öğrenmesin. Organizasyonunuz içindeki ChatGPT ile oluşturulan komutların ve çıktılarının kimlere ait olduğunu netleştirin.

Geliştirici Notları (Geliştirici Olmayanlar için Güvenli)

API'ler konuştuğunuz aynı çekirdek modeli ortaya çıkarır. Bir mesaj ve ayar listesi gönderirsiniz; jetonlar alırsınız. Kontrol mekanizmaları kodunuzun içinde varsayılan olarak yer almaz—API çağrısının etrafına doğrulayıcılar, denetleyiciler ve birim testleri ekleyin. Küçük, net istemleri versiyon kontrolünde saklayın. Üretimde gecikme ve jeton sayısını izleyin. Ürününüz API'ye bağlıysa, istemlerinizin sessizce bozulmaması için API sürüm değişikliklerini takip edin.

Sonuç Olarak

Bu sistemler hızlı desen buluculardır. Net girdiler verin, doğrulanabilir çıktılar isteyin ve kararlar için insanları sorumlu tutun. İyi kullanıldığında, yoğun işleri ortadan kaldırır ve kaçırabileceğiniz seçenekleri ortaya çıkarırlar. Dikkatsizce kullanıldığında, güvenli bir gürültü yaratırlar. Fark süreçtir, sihir değil. ChatGPT'yi yetenekli bir asistan olarak değerlendirin: taslaklar, dönüşümler ve açıklamalar için harika; yargı veya sorumluluğun yerine geçmez.

Jetonlar ve Olasılıklara Yakından Bir Bakış

İşte küçük, basitleştirilmiş bir örnek. İsteminizin 'Gök yüzü' olduğunu varsayın. Model, eğitim desenlerine bakar ve birçok olası sonraki jetona bir olasılık atar. 'mavi'ye 0.60, 'açık'a 0.08, 'parlak'a 0.05 ve daha onlarca küçük değer verebilir. Ardından kod çözücü ayarlarınıza göre bir jeton seçer. Sıcaklık düşükse, neredeyse her zaman 'mavi'yi seçecektir. Daha yüksekse, 'açık' veya 'parlak'ı görebilirsiniz. Seçimden sonra, ifade 'Gök yüzü mavi' olur ve bu süreç bir sonraki jeton için tekrarlanır. Bu nedenle iki çalıştırma farklı, geçerli ifadeler üretebilir. ChatGPT, tek bir ezberlenmiş cümleyi tekrarlamak yerine bir dağılımdan örneklemektedir.

Parçalama, uzun adların bazen tuhaf bir şekilde bozulmasının nedenini de açıklar. Sistem, tüm kelimeler yerine karakter kümeleriyle çalışır. Uzun listeler veya kod yapıştırdığınızda, ChatGPT onları iyi idare eder çünkü virgüller, parantezler ve yeni satırlar için jeton desenleri eğitim verilerinde son derece yaygındır.

Bağlam Pencereleri ve Bellek

Model aynı anda belli sayıda jetona bakabilir, buna bağlam penceresi denir. İsteminiz, dahili akıl yürütme adımları, araç çağrıları ve yanıt, bu pencereyi paylaşır. Konuşma uzun sürerse, önceki kısımlar görünümden düşebilir. Bunu önlemek için, önemli noktaları özetleyin veya yeniden ifade edin. Belgeler için, onları parçalara ayırın ve yalnızca ilgili bölümleri sağlayın. Bazı araçlar geri getirmek için önemli pasajları geri alabilen bir çağırma ekler. ChatGPT'den tercihlerinizi oturumlar arasında hatırlamasını istiyorsanız, bu açık bir özellik gerektirir; varsayılan olarak, planınız etkin değilse mevcut sohbetin ötesinde hatırlamaz.

Çalabileceğiniz İstem Şablonları

Aşağıda kısa, yeniden kullanılabilir desenler bulunmaktadır. Yapıştırın, ardından köşeli parantezleri özelleştirin.

Analist: 'Siz açık, dikkatli bir analistsiniz. Aşağıdaki tabloyu kullanarak [KPI]'yı hesaplayın. Formülü ve numaraları gösterin. Eksik girdileri listeleyin. 150 kelimeyi geçmeyin.' Küçük CSV örnekleriyle çalıştırın ve ChatGPT bunları düzenli özetlere dönüştürecektir.

İşe Alımcı: 'İşe alım müdürü için 120 kelimelik bir aday güncellemesi yazın. Rol: [başlık]. Aşama: [aşama]. Güçlü Yönler: [liste]. Riskler: [liste]. Sonraki adımlar: [liste]. Tarafsız kalın.' Bu, ChatGPT'yi yapıya odaklar ve tonu profesyonel tutar.

Mühendis: 'Hata günlüğü verildiğinde, üç kök-neden hipotezi önerin. Ardından her hipotez için tek bir test önerin. Hipotez, test, sinyal, risk sütunlarına sahip bir tablo çıkışı verin.' Format açık olduğu için, ChatGPT harekete geçebileceğiniz bir şey döndürür.

Yönetici: '[Politika] için bir sayfalık bir uygulama planı hazırlayın. Amaç, kapsam, adımlar, sahipler, tarihler, riskler ve çalışanlara mesajlar dahil olsun.' Kısıtlamalarınızı ekleyin ve ChatGPT size kırpıp nihai hale getirebileceğiniz bir plan çizecektir.

Pazarlamacı: 'Bu madde işaretlerini 90 saniyelik bir ürün tanıtım senaryosuna dönüştürün. İki sahne. Net faydalar. Moda sözcükler yok. Somut bir CTA ile bitirin.' Kontrol mekanizmaları ChatGPT'nin gereksiz süslerini atlamasına ve hedef çalışma süresine ulaşmasına yardımcı olur.

Öğrenci: '[Konu]'yu 9. sınıf öğrencisine açıklayın. Takip edebilecekleri basit bir örnek ve 4 adımlı bir süreç kullanın.' Doğrudan hedef kitle ve adımlar ile, ChatGPT kısa ve kullanışlı kılavuzlar üretir.

Uygulamada Çalışan Kontrol Mekanizmaları

• Numaralandırılmış adımlar ve kabul kriterleri isteyin. ChatGPT listelerde çok iyidir.

• Gerçekler için alıntılar isteyin ve bunları kontrol edin. Kaynaklar eksikse, bunu söylemesini isteyin.

• E-tablolar için küçük örnekler verin ve formülleri isteyin. Formülleri sayfanıza sonra kopyalayın.

• Kod için testler ve hata mesajları talep edin. ChatGPT her ikisini de yazabilir.

• Hassas konular için tarafsız bir ton belirleyin ve bir inceleyicinin imzasını alın.

• Performans için uzunluğu sınırlayın ve kısa bir özet isteyin, böylece saparsa erken durdurabilirsiniz.

• Çeviri için sözlükler ve stil notları ekleyin. ChatGPT bunları dikkatle takip edecektir.

Vaka Çalışması: Dağınık E-postadan Eylem Planına

Bir yöneticinin hafta sonu kapsamı hakkında karışık bir e-posta dizisini ilettiğini hayal edin. Zamanlar tutarsız, görevler belirsiz ve iki kişi farklı zaman dilimlerini kullanıyor. İşte bunu düzeltmenin basit bir yolu:

1. Dizini yapıştırın ve şöyle deyin: 'İsimleri, vardiyaları ve lokasyonları çıkarın. Zamanları [bölge]'ye normalleştirin. Bir tablo gösterin.'

2. Ask: “List missing details and risky assumptions.”

3. 'Bir program öneren ve üç açıklayıcı soru soran kısa, tarafsız bir mesaj yazın.' diye sorun.

Üç turda, model gürültüyü bir tablo, bir kontrol listesi ve gönderebileceğiniz bir taslak haline getirir. Yapı net olduğundan, hızlıca doğrulayabilirsiniz. Detaylar yanlışsa, istemi ayarlayın veya düzeltilmiş verileri yapıştırın ve bir revizyon isteyin.

El Hareketi Yapmadan Etik

İnsanlarla dürüst olun. AI'ın işleri etkileyen bir mesaj yazmasına yardımcı olursa, bunu belirtin. Onaylamadığınız araçlara özel verileri vermeyin. Komutlar için kim neyi değiştirdiğini bilmeniz adına sürüm kontrolü kullanın. ChatGPT'yi müşteri odaklı içerik için kullanırken insan incelemesi ekleyin ve nihai onayların kaydını tutun. Bunlar her güçlü araç için iyi ekiplerin kullandığı aynı kurallardır.

Gelecek Yönler (Olası ve Kullanışlı)

Modelin tam projeleri bir kerede okuyabilmesine olanak tanıyan daha uzun bağlam pencereleri, daha iyi araç kullanımı böylece kendi başına veri alabilmesi ve kontroller yapabilmesi; ve rutin kullanımı ekonomik kılan daha ucuz jetonlar bekleyin. Küçük cihaz üstü modeller hızlı, özel görevleri hallederken, daha büyük bulut modelleri karmaşık işleri halledecek. Sihirli genel zekanın bir gecede gelmesini beklemeyin. ChatGPT'nin günlük görevlerde daha hızlı, daha güvenli ve daha pratik hale gelmesini sağlayacak sürekli gelişim bekleyin.

Hızlı Başvuru: Yapılması ve Yapılmaması Gerekenler

Do

• Rol, hedef ve kitle verin.

• Örnekler ve kısıtlamalar sağlayın.

• Yapı ve kabul kriterleri isteyin.

• İyi çalışan komutların kaydını tutun.

• Küçük başlayın, ölçün ve genişletin.

Yapmayın

• Gizli veya düzenlemeye tabi verileri onaylar olmadan yapıştırmayın.

• Çıktının doğru olduğunu varsaymayın. Doğrulayın.

• Komutların yayılmasına izin vermeyin. Onları sıkı tutun.

• Tek bir geçişe güvenmeyin. Bir veya iki kez yineleyin.

• ChatGPT'yi bir karar verici olarak kullanmayın. O bir asistandır.

Aramadan Nasıl Farklıdır

Bir web arama motoru sayfaları bulur. Bir dil modeli metin üretir. Bir arama motoruna sorduğunuzda, popülerlik ve tazelik gibi sinyallerle sıralanmış bağlantılar sunar. Bir modele sorduğunuzda, doğrudan bir cümle üretir. Her ikisi de yararlıdır; sadece farklı türden sorulara farklı yanıtlar verirler.

Birincil kaynaklara, güncel haberlere veya resmi belgelere ihtiyacınız olduğunda bir arama motorunu kullanın. Taslak, yeniden biçimlendirilmiş bir kesit veya öğrendiği desenlere dayanan hızlı bir açıklama ihtiyacınız olduğunda modeli kullanın. Pratikte, en iyi iş akışı bir karışım: ChatGPT'den bir plan veya özet isteyin, ardından detayları doğrulamak için kaynaklara tıklayın. Tarayıcı araçları mevcutsa, ChatGPT'yi yazarken arama ve alıntı yapacak şekilde isteyebilirsiniz, ancak harekete geçmeden önce bağlantıları kendiniz okuyun.

Başka bir fark, tondur. Arama motorları stil kılavuzunuzla ilgilenmez. ChatGPT, örnekler gösterirseniz tonu taklit edebilir. Ona kısa bir ses kuralı verin—'basit, doğrudan ve pazarlama ifadelerinden uzak'—ve bu stili taslaklarınız boyunca takip edecektir. Bu, ChatGPT'yi hızın ve açıklığın mükemmel düz yazılıktan daha önemli olduğu iç işler için güçlü bir yardımcı yapar. Kamuya açık işler için, marka kalitesini korumak için ChatGPT'yi insan incelemesiyle birleştirin.

Çalışan Örnek Konuşmalar

Bir kaba fikri bir plana dönüştürün.
İstem: 'Küçük bir kafe işletiyorum. Ön ödemeli içecek kartlarını tanıtmak istiyorum. Bunu bir ay boyunca test etmek için adımları taslaklayın. Riskler ve satışları izlemek için basit bir e-tablo düzeni dahil edin.'
Neden işe yarar: rol, hedef ve kısıtlamalar sıkıdır. ChatGPT adımlar, bir test penceresi ve kopyalayabileceğiniz küçük bir tablo önerir.

Özünü kaybetmeden özetleyin.
İstem: 'Aşağıdaki üç müşteri e-postasını beş maddeye özetleyin. Hata gibi görünen ve özellik isteği gibi görünen her şeyi işaretleyin.'
Neden işe yarar: çıktı ve etiketler tanımlar. ChatGPT, net etiketler istediğinizde kategorileri ayırmada iyidir.

Kodu düz İngilizce ile açıklayın.
İstem: 'Bu işlevin ne yaptığını bir paragrafta açıklayın, ardından iki olası başarısızlık durumu listeleyin.'
Neden işe yarar: kısa bir açıklama ve risk kontrolü zorlar. ChatGPT, çoğu günlük kod için bunu iyi idare eder.

Hassas bir mesaj taslağı oluşturun.
İstem: 'Bir müteahhite, gece vardiyasının bütçe nedeniyle sona erdiğini açıklayan tarafsız, saygılı bir not yazın. İki alternatif vardiya sunun ve uygunluk isteyin.'
Neden işe yarar: net ton ve seçenekler. ChatGPT, göndermeden önce düzenleyebileceğiniz sakin bir taslak oluşturur.

Bir stil kılavuzuyla çeviri yapın.
İstem: 'Depo personeli için bu duyuruyu İspanyolcaya çevirin. Cümleleri kısa tutun, argo kullanmayın ve okuma seviyesini 7. sınıf civarında tutun.'
Neden çalışır: ton kuralları ve kitle açıkça belirlenmiştir. ChatGPT stil kısıtlamalarını dikkatle takip eder.

Bu desenler tekrar edilebilir. Size iyi sonuç veren komutları saklayın, ardından küçük bir kütüphane oluşturun. Ekip bunu paylaştığında, herkes kazanır. Zamanla, komutlar şablonlar kadar önemli hale gelir. Yığınınızdaki bir aracı değiştirseniz bile, ChatGPT niyeti bir menü yolundan ziyade anladığı için komut kütüphaneniz çalışır.

Düzenlenmiş Çalışmalardaki Riskler ve Önlemler

Bazı ekipler, AI'ın verileri sızdıracağından veya yasal sınırları aşan öneriler üreteceğinden endişe ediyor. Bunlar geçerli risklerdir. Yanıt süreçtir, korku değil. Planınız izin vermezse ve politikanız onaylamazsa hassas verileri dışarıda tutun. ChatGPT'ye onaylı belgelere yönlendiren geri çağırma kullanın açık ağ yerine. Model çıktılarının etrafını denetimlerle sarın: kimlerin yayınlayabileceğini sınırlayın, risk etiketli taslaklarda ikinci bir inceleyici gerektiririn ve kayıtları tutun. Personelin, gerçekler önemli olduğunda alıntı istemeyi ve matematiği bir hesap makinesi veya elektronik tablo kullanarak yeniden kontrol etmeyi öğretin. Bu temel bilgiler yer aldığında, ChatGPT yoğun işleri azaltan ve sizi riske atmayan güvenilir bir asistan haline gelir.

Günlük Çalışma İçin Neden Önemli?

Çoğu ekip küçük görevlerle boğulmuş durumda: Bu notu yeniden yazın, şu tabloyu biçimlendirin, bir politikanın ilk versiyonunu taslaklayın, bir mesajı bir ortak için çevirin veya uzun bir PDF'den bir kontrol listesi çıkarın. Bunlar tam olarak ChatGPT'nin parladığı noktalardır. Dağınık bir girişi saniyeler içinde temiz bir taslağa dönüştürebilir ve siz kontrol altında kalırsınız çünkü hala inceleyip onaylarsınız. Bunu bir hafta boyunca çoğaltın ve zaman tasarrufu açıkça ortada. Daha da iyisi, ChatGPT iyi alışkanlıkları daha kolay hale getirir: net yapı istemeye başlarsınız, kabul kriterleri eklersiniz ve çünkü komutlar ve çıktılar arşivlemeyi kolaylaştırdığından bir denetim izi bırakıyorsunuzdur. Kazanç basittir: daha net belgeler, daha hızlı teslimatlar ve daha az hata.

Bunun hiçbiri yeni unvanlar veya büyük bütçeler gerektirmez. Bugün sahip olduğunuz araçlarla başlayabilirsiniz. Bir süreci seçin, ChatGPT'yi üç adıma ekleyin, kazanılan zamanı ölçün ve neleri değiştirdiğinizi yazın. Bir sonraki hafta tekrarlayın. Bu küçük kazanımları bileşik hale getiren ekipler, mükemmel bir plan için bekleyenleri sessizce yenecektir.